【Live配信セミナー 7/30】AI特許調査ツールの選定基準と導入、運用のポイント

＜セミナー　Ｎｏ 507505＞

【Live配信 or アーカイブ配信】
AI特許調査ツールの選定基準と

　　　　　　　　　導入、運用のポイント

★多種多様なAI特許調査ツールの中から自社に最適なツールをどう選ぶか！
　スムーズな導入プロセス、導入後の効果的な運用のポイントも詳解します！

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■講師
アジア特許情報研究会 知財情報解析グループリーダー　安藤 俊幸氏

【講師略歴】
1985年　花王株式会社入社　研究所　フロッピーディスク、ワープロインクリボン、
　　　　　　インクジェット用紙等の研究開発担当
1999年　研究所の特許調査担当（新規プロジェクト）
2006年　情報科学技術協会
2009年　花王知的財産部 　　　
2011年　アジア特許情報研究会所属
2020年　特許情報普及活動功労者表彰 日本特許情報機構理事長賞「技術研究功労者」受賞
2024年　5月末　花王株式会社定年退職　
2024年　6月　AI技術情報アドバイザー
2024年　第49回「情報科学技術協会賞」研究発表賞受賞
情報科学技術協会、人工知能学会、データサイエンティスト協会　各会員

■聴講料
１名につき ５５,０００円（消費税込、資料付）
１社２名以上同時申込の場合のみ１名につき４９,５００円

〔大学、公的機関、医療機関の方には割引制度があります。詳しくはお問い合わせください〕

プログラム                                                                                   

【講座の趣旨】
本講演では、企業の知財部員、研究者、特許事務所の方々を対象に、AI特許調査ツールの基礎から実践までを分かりやすく解説します。特許情報が爆発的に増加し、その戦略的重要性が高まる中、AIおよび生成AI、そして特許調査の基本と課題を改めて整理。その上で、AI特許調査ツールの具体的な機能、自組織に最適なツールを選定するための基準、スムーズな導入プロセス、そして導入後の効果的な運用のポイントを具体的に提示します。AIを戦略的に活用し、特許調査業務の効率化と高度化を実現するための一助となることを目指します。


【講座内容】
１．はじめに ～特許調査とAIの基礎知識～
　　1.1　開会のご挨拶と本日の講演主旨
　　1.2　本日のアジェンダと到達目標の共有
　　1.3　【AIの基礎知識】
　　　　（１）AI（人工知能）とは何か？ - 分かりやすい定義
　　　　（２）私たちの身の回りにあるAI活用事例
　　　　（３）AIが得意とすること、苦手とすること
　　1.4　【生成AIの基礎知識】
　　　　（１）生成AIとは何か？ - 従来のAIとの違い
　　　　（２）生成AIができること（文章作成、要約、アイデア出し等）
　　　　（３）代表的な生成AIサービスと簡単な利用上の注意点
　　1.5　【特許調査の基礎知識】
　　　　（１）特許調査の定義とその重要性
　　　　（２）主な特許調査の種類（先行技術調査、無効資料調査、侵害予防調査、技術動向調査）
　　　　（３）従来の特許調査手法とその限界・課題点
　　1.6 なぜ今、特許調査に「AI」が活用されるのか？
　　　　（１）増え続ける特許情報（ビッグデータ化）への対応
　　　　（２）調査業務の効率化と質の向上に対する強いニーズ
　　　　（３）AI技術（特に自然言語処理）の目覚ましい進化
２．AI特許調査ツールの概要と可能性
　　2.1　AI特許調査ツールとは？ - 従来型検索ツールとの比較
　　2.2　AI特許調査ツールが実現する主な機能
　　　　（１）セマンティック検索（意味・概念に基づく検索）
　　　　（２）AIによる特許文献の自動分類・クラスタリング
　　　　（３）AIによる類似特許文献の高度なスクリーニングとスコアリング
　　　　（４）調査結果のAIによる分析・可視化（技術マップ、パテントマップ等）
　　　　（５）生成AIを活用した機能（発明の要約生成、質疑応答による情報抽出等）
　　2.3　AI特許調査ツール導入のメリット
　　　　（１）調査時間の大幅な短縮とコスト削減効果
　　　　（２）調査の網羅性向上とノイズ低減による質の向上
　　　　（３）調査スキルへの依存度軽減と業務の標準化
　　　　（４）新たな視点や気づきの発見支援
　　2.4　AI特許調査ツールの限界と利用上の注意点
　　　　（５）AIの判断は万能ではない（過信は禁物）
　　　　（６）最終的な判断は人間が行うことの重要性
３．AI特許調査ツールの選定基準
　　3.1　選定に着手する前の準備
　　　　（１）自社・自組織の特許調査ニーズと課題の明確化
　　　　（２）導入目的（何を解決・達成したいか）の設定
　　3.2　選定ポイント①：調査性能と精度
　　　　（１）対応データベース
　　　　（２）AI検索エンジンの品質と技術的背景
　　　　（３）評価指標の確認ポイント
　　3.3　選定ポイント②：機能の充実度と専門性
　　　　（１）必要な調査目的に合致するAI機能の有無
　　　　（２）分析機能、可視化機能、レポート作成支援機能の充実度
　　　　（３）生成AI搭載機能の実用性と信頼性
　　3.4　選定ポイント③：操作性（UI/UX）と学習コスト
　　　　（１）インターフェースの直感性、分かりやすさ
　　　　（２）操作習熟に要する時間、マニュアル・サポートの質
　　3.5　選定ポイント④：サポート体制とベンダーの信頼性
　　　　（１）導入支援、トレーニングプログラムの有無と内容
　　　　（２）問い合わせ対応の迅速性・的確性
　　　　（３）ベンダーの実績、継続的な開発力、将来性
　　3.6　選定ポイント⑤：セキュリティと情報管理
　　　　（１）機密情報の取り扱いポリシー
　　　　（２）検索クエリや入力情報がAIの学習データとして利用されるか否か
　　3.7　選定ポイント⑥：コストパフォーマンス
　　　　（１）料金体系
　　　　（２）費用対効果（ROI）の試算と比較
　　3.8　効果的な比較検討の進め方
　　　　（１）情報収集と候補の絞り込み
　　　　（２）デモンストレーションの依頼と比較
　　　　（３）トライアル利用による実践的な評価と比較検証
４．AI特許調査ツールの導入と運用のポイント
　　4.1　導入計画の策定
　　　　（１）明確な導入目的の再確認とKPIの設定
　　　　（２）導入スケジュール、体制、予算の確保
　　4.2　社内（組織内）の合意形成とコミュニケーション
　　　　（１）経営層・関連部門への説明と理解促進
　　　　（２）期待される効果と限界、リスクの事前共有
　　4.3　ツール提供ベンダーとの連携と試験導入（PoC）
　　　　（１）契約内容の精査、要件定義
　　　　（２）一部門・特定プロジェクトでの試験導入と効果検証
　　4.4　本格導入と組織内への展開時の留意点
　　4.5　【運用のポイント①】利用者トレーニングとスキルアップ支援
　　　　（１）ツールの基本操作と応用的な使い方
　　　　（２）AIの特性を理解した上での活用法
　　　　（３）プロンプトエンジニアリングの基礎
　　4.6　【運用のポイント②】運用ルールとガイドラインの策定・周知
　　　　（１）利用範囲、アカウント管理、権限設定
　　　　（２）機密情報の取り扱い、情報セキュリティに関するルール
　　　　（３）生成AI利用時の倫理的・法的注意事項の共有
　　4.7　【運用のポイント③】AIと人間の最適な協調体制の構築
　　　　（１）AIはあくまで「強力なアシスタント」という位置づけ
　　　　（２）AIの出力結果の検証と最終判断は人間が責任を持つ
　　4.8　【運用のポイント④】継続的な効果測定と業務プロセスの改善
　　　　（１）KPIモニタリングと定期的なレビューの実施
　　　　（２）利用者からのフィードバック収集と改善活動への反映
　　4.9　【運用のポイント⑤】最新技術動向のキャッチアップと知識のアップデート
　　　　（１）AI技術やツールの進化に合わせた運用方法の見直し
　　　　（２）社内勉強会や情報交換の場の設定
５．AI特許調査ツールの将来展望とまとめ
　　5.1　AI技術の進化がもたらす特許情報活用の近未来
　　　　（１）より高度な意味理解に基づく分析・予測機能の実現
　　　　（２）異分野技術の関連性発見や発明創出支援への展開
　　　　（３）知財戦略立案におけるAIの役割拡大
　　5.2　これからの特許専門家・調査担当者に求められるスキル
　　5.3　本日のまとめ ～AI特許調査ツールを使いこなし、知財戦略を強化するために～
【質疑応答】

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